预测住房和非住房患者获得阿片类药物使用障碍药物的因素:机器学习方法
Aaron Esguerra1, Thomas J Weinandy2
1College of Human Medicine, Michigan State University, Grand Rapids, Michigan, United States of America.
机器学习准确地预测了对阿片类药物使用障碍 (MOUD) 药物的获取. 设施类型和位置是关键预测因素,解决住房不稳定问题可以显著改善无家可归者获得MOUD的机会.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 数据科学数据科学数据科学
- 成 药物 药物 药物 药物
背景情况:
- 阿片类药物使用障碍 (OUD) 是一个关键的公共卫生问题,导致大多数过量死亡.
- 治疗阿片类药物使用障碍 (MOUD) 的药物是有效的,但未得到充分利用,特别是那些住房不稳定的个人.
研究的目的:
- 应用机器学习来识别MOUD访问的关键预测因素.
- 了解和解决无家可归者在MOUD获得的差异.
主要方法:
- 使用XGBoost,一个渐变增强的决策树算法,在一个大数据集 (超过50万入学).
- 在预测MOUD访问时使用Shapley值来解释特征的重要性和方向性.
主要成果:
- 在预测MOUD访问方面获得了85.97%的准确性和0.9411 AUC.
- 设施类型 (23.34%) 和地理位置 (18.71%) 是最重要的预测因素.
- 无家可归的患者面临着对MOUD访问的复杂障碍,即使是在为住宿人员提供服务的设施内.
结论:
- 开发了MOUD访问的预测模型,突出了关键影响变量.
- 确定住房不稳定是MOUD的主要障碍,并提出了改善公平获取的潜在干预措施.
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